Recent Advances in On‐Tissue Chemical Derivatization Strategies for Enhancing MALDI‐MSI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) has rapidly advanced in biomedical research, enabling label-free, untargeted spatial detection of metabolites, lipids, proteins, and glycans in tissue sections. However, challenges such as low ionization efficiency and chemical instability limit the detection of certain molecules. To address these issues, on-tissue chemical derivatization (OTCD) has been widely applied as an effective strategy to enhance imaging capabilities. This review systematically summarizes the development of derivatization reagents targeting different reactive functional groups and their applications in MALDI-MSI, including strategies for the derivatization of amines, carbonyls, carboxyls, double bonds, hydroxyls, thiols, and platinum-based drugs. Particular attention is given to how these derivatization reagents enhance the detection range and biological relevance by increasing molecular weight, improving ionization efficiency, and reducing background noise interference. Additionally, we explore the application of OTCD in various biological samples and discuss challenges related to experimental workflows, derivatization efficiency, and tissue integrity. This review provides important theoretical support for the advancement of MSI technology and highlights its broad potential applications in biomedical research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle